Юрий Леонидович Загумённов, К.п.н., доцент, доцент кафедры информационных технологий и гуманитарных дисциплин
Москва
Yuri L. Zagumennov, Cand. Sci. (Pedagogic), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Technology and Humanities
Moscow
Целью работы является разработка, апробация и оценка эффективности педагогической модели, интегрирующей инструменты искусственного интеллекта и технологии смешанного обучения «перевернутый класс» для развития ключевых управленческих компетенций студентов экономического вуза.Материалы и методы. В исследовании применялся комплекс методов: теоретический анализ, педагогический эксперимент, метод экспертной оценки, статистическая обработка данных. Эксперимент проводился в Минском филиале ФГБОУ ВО «Российский экономический университет» им. Г.В. Плеханова» в 2021–2025 учебные годы в работе со студентами направлений подготовки «Бизнес-информатика», «Менеджмент» и «Экономика», разделенными на контрольные и экспериментальные группы.Результаты. Сравнение результатов образовательной деятельности студентов в экспериментальных и контрольных группах свидетельствует о высоком потенциале педагогической модели, интегрирующей инструменты искусственного интеллекта и технологии «перевернутый класс» для развития управленческих компетенций студентов, что в свою очередь, оказывает позитивное влияние на их другие образовательные и научные достижения.Заключение. Интеграция технологий искусственного интеллекта и модели «перевернутый класс» создает мощную образовательную основу для целенаправленного формирования управленческих компетенций у студентов экономического вуза. Данный подход позволяет трансформировать образовательный процесс из пассивного усвоения информации в активную среду практического научения, максимально приближенную к реалиям цифрового бизнеса. Ключевым успехом является синергия: искусственный интеллект берет на себя рутинную персонализацию и тренировку базовых знаний, а студенты и преподаватели фокусируются на развитии уникальных качеств, необходимых будущим руководителям в сфере экономики – компетентности, коммуникативности, критического мышления, креативности, эмоционального интеллекта, лидерского потенциала, уверенности в себе. Заключение подтверждает гипотезу о высокой эффективности предложенной интеграции, обеспечивающей персонализацию, интерактивность и практико-ориентированность образовательного процесса. Модель может быть масштабирована на другие направления подготовки управленческих кадров.
The aim of this study is to develop, test, and evaluate the effectiveness of a pedagogical model integrating artificial intelligence tools and “the flipped classroom” blended learning technology for developing key management competencies of students of an economic university.Materials and methods. The study utilized a combination of methods: theoretical analysis, a pedagogical experiment, expert assessment, and statistical data processing. The experiment was conducted at the Minsk branch of the Plekhanov Russian University of Economics during the 2021-2025 academic years with students majoring in “Business Informatics”, “Management”, and “Economics”, divided into control and experimental groups.Results. A comparison of the results of educational activities of students in the experimental and control groups demonstrates the high potential of a pedagogical model integrating artificial intelligence tools and “flipped classroom” technology for developing students’ management competencies, which in turn has a positive impact on their other educational and academic achievements.Conclusion. The integration of artificial intelligence technologies and “the flipped classroom” model creates a powerful educational foundation for the targeted development of management competencies of economic university’s students. This approach transforms the educational process from passive information acquisition into an active, practical learning environment, closely aligned with the realities of digital business. The key success lies in the synergy: artificial intelligence takes over the routine personalization and training of basic knowledge, while students and faculty focus on developing the unique qualities needed by future economic leaders — competence, communication skills, critical thinking, creativity, emotional intelligence, leadership potential, and self-confidence. The conclusion confirms the high effectiveness of the proposed integration, which ensures personalization, interactivity, and a practice-oriented educational process. The model can be scaled to other areas of management training.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.